傳統(tǒng)監(jiān)控攝像頭只能提供實(shí)時情況監(jiān)控，或者回看已經(jīng)發(fā)生的某些事情。非特定人語音識別是指使用一套通用的系統(tǒng)來供所有用戶使用，使用門檻低，系統(tǒng)推廣性強(qiáng)。而整合了人工智能技術(shù)的智能攝像機(jī)，讓用戶能夠?qū)崟r監(jiān)控情況，并在問題發(fā)生之前識別出問題。數(shù)據(jù)科學(xué)家MaheshSaptharishi博士表示：“包含視頻分析功能的監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)施分析視頻內(nèi)容，檢測出可能構(gòu)成威脅的異?；顒印；旧?，視頻分析技術(shù)可以幫助安全軟件‘學(xué)習(xí)’什么是正常情況，這樣它就可以檢測出異常情況，以及某個個人可能忽略的潛在危害行為?！边@是人工智能與視頻監(jiān)控相結(jié)合的關(guān)鍵驅(qū)動因素之一。其背后的想法是，先進(jìn)的軟件可以完善人類的判斷力，提供更準(zhǔn)確、更安全的監(jiān)控。但這并不意味著取代人類監(jiān)控，而是讓這個過程更細(xì)致化和更個性化。

通過規(guī)模化、多樣化的智能前端攝像機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集，后臺強(qiáng)大的云計算和視頻解析系統(tǒng)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的解析和表述，龐大的大數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的處理，才能夠真正的讓視頻監(jiān)控協(xié)助用戶準(zhǔn)確的觀察、識別和應(yīng)對周邊的事物，做到真正的擁抱智能時代。其次，安防視頻監(jiān)控是一個系統(tǒng)工程，人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控的應(yīng)用挑戰(zhàn)，同樣貫穿于前端、傳輸、存儲、應(yīng)用等等每個環(huán)節(jié)。

　　結(jié)語：視頻監(jiān)控整合人工智能技術(shù)，雖然在加強(qiáng)監(jiān)控的同時也伴隨著一些潛在風(fēng)險，但是潛在的優(yōu)點(diǎn)顯然超過了缺點(diǎn)。2003年，“平安城市”出現(xiàn)在大眾面前，安防建設(shè)已得到各個城市的重視，為此也針對中國安防及視頻監(jiān)控市場進(jìn)行了整體的了解和分析。且如今人工智能在算法與芯片領(lǐng)域的成熟及成本的下降，使得智能監(jiān)控的商業(yè)化落地更加快速地普及，同時智能監(jiān)控市場在尋求差異化競爭形成了百花齊放的形勢。

　視頻監(jiān)控系統(tǒng)未來趨勢

　　總體來看，視頻監(jiān)控系統(tǒng)市場產(chǎn)品變化趨勢主要包括：產(chǎn)品外觀設(shè)計不斷改進(jìn);攝像機(jī)向高清晰度、球型和寬動態(tài)發(fā)展;跨區(qū)域監(jiān)控逐步普遍。

　　從技術(shù)角度來看，技術(shù)創(chuàng)新趨勢主要包含：數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化和集成化成為視頻監(jiān)控市場技術(shù)發(fā)展的四大方向;IP監(jiān)控應(yīng)用將進(jìn)入實(shí)質(zhì)性的階段;智能分析軟件日益成熟，但面臨的挑戰(zhàn)依然艱巨;圖像處理技術(shù)水平提升;嵌入軟件不斷優(yōu)化升級。

　　從應(yīng)用趨勢來看，監(jiān)控系統(tǒng)與門禁、報警系統(tǒng)加強(qiáng)整合，尤其是在房地產(chǎn)領(lǐng)域，智能樓宇的安全監(jiān)控需求為監(jiān)控系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的整合提供了充分的空間;其次，非安全領(lǐng)域應(yīng)用增加，如險企用于用于車輛定損業(yè)務(wù);第三，校園監(jiān)控的應(yīng)用將增加，對考場實(shí)行電子監(jiān)控的政策推動也將使教育行業(yè)成為增長快的領(lǐng)域;后，服務(wù)器的需求擴(kuò)大，要求攝像頭具備更高的清晰度，音視頻數(shù)據(jù)保存時間增加。這可以提高整體安全性，更好地降低風(fēng)險，并降低用戶使用系統(tǒng)的復(fù)雜性，同時提高應(yīng)用效率。

中國視頻監(jiān)控市場在2016-2021的復(fù)合增長率將從6.4億美元增長到114億美元，增長率高達(dá)12.4%，其主要的驅(qū)動來自基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析服務(wù)器及視頻管理平臺分析需求的驅(qū)動。這些智能分析攝像機(jī)可以直接對視頻數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析解讀并重新優(yōu)化處理，以幫助企業(yè)做出更加明智的決策。具體來說，因?yàn)殡S著監(jiān)控攝像頭的覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)的積累，一些大型項(xiàng)目的終端用戶，正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些數(shù)據(jù)，獲取新的價值。深度學(xué)習(xí)必然會革新整個視頻監(jiān)控行業(yè)，讓視頻分析的能力更上一個臺階。例如加入GPU處理的視頻分析解決方案，不僅能提升識別車輛識別的準(zhǔn)確性，更能在大面積與擁擠的場景中快速定位出相應(yīng)的車輛。